KOENJA
無料ではじめる

Paper Search MCPサーバー

arXivやPubMedなどの主要リポジトリから学術論文を検索し取得します。

MCPサーバー#3 · スコア 80Smithery
Smitheryで見る導入方法

何をするか

arXivやPubMedなどの主要リポジトリから学術論文を検索し取得します。

原文を見る

Search and download academic papers from arXiv, PubMed, bioRxiv, medRxiv, Google Scholar, Semantic Scholar, and IACR. Fetch PDFs and extract full text to accelerate literature reviews. Get consistent metadata for easier filtering, citation, and analysis.

Paper Search MCPサーバーの導入方法

Smithery CLIの1行で導入し、途中で下の設定値を入力します。

Claude Desktop

npx -y @smithery/cli install adamamer20/paper-search-mcp-openai --client claude

Cursor

npx -y @smithery/cli install adamamer20/paper-search-mcp-openai --client cursor

リモートサーバーのアドレス（Streamable HTTP）

https://paper-search-mcp-openai--adamamer20.run.tools

キーやパスワードは提供元と自分のPCにだけ入れます。ListeningMindは受け取りません。

ツール25個

  • search 複数のソースを集約するDeep Research互換の検索ツールです。
  • fetch 検索結果のドキュメントの完全なコンテンツを取得します。
  • search_arxiv arXivから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。maxresults: 取得する論文の最大数（デフォルト: 10）。
  • search_pubmed PubMedから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。maxresults: 取得する論文の最大数（デフォルト: 10）。
  • search_biorxiv bioRxivから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。maxresults: 取得する論文の最大数（デフォルト: 10）。
  • search_medrxiv medRxivから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。maxresults: 取得する論文の最大数（デフォルト: 10）。
  • search_google_scholar Google Scholarから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。maxresults: 取得する論文の最大数（デフォルト: 10）。
  • search_iacr IACR ePrint Archiveから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'cryptography', 'secret sharing'）。
  • download_arxiv arXiv論文のPDFをダウンロードします。Args: paperid: arXiv論文ID（例: '2106.12345'）。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • download_pubmed PubMed論文のPDFダウンロードを試行します。Args: paperid: PubMed ID（PMID）。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • download_biorxiv bioRxiv論文のPDFをダウンロードします。Args: paperid: bioRxiv DOI。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。Returns: ダウンロードされたPDFファイルのパス。
  • download_medrxiv medRxiv論文のPDFをダウンロードします。Args: paperid: medRxiv DOI。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。Returns: ダウンロードされたPDFファイルのパス。
  • download_iacr IACR ePrint論文のPDFをダウンロードします。Args: paperid: IACR論文ID（例: '2009/101'）。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • read_arxiv_paper arXiv論文のPDFを読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: arXiv論文ID（例: '2106.12345'）。
  • read_pubmed_paper PubMed論文を読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: PubMed ID（PMID）。savepath: PDFが保存されるディレクトリ（未使用）。
  • read_biorxiv_paper bioRxiv論文のPDFを読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: bioRxiv DOI。savepath: PDFが保存されている/保存されるディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • read_medrxiv_paper medRxiv論文のPDFを読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: medRxiv DOI。savepath: PDFが保存されている/保存されるディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • read_iacr_paper IACR ePrint論文のPDFを読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: IACR論文ID（例: '2009/101'）。
  • search_semantic Semantic Scholarから学術論文を検索します。Args: query: 検索クエリ文字列（例: 'machine learning'）。
  • download_semantic Semantic Scholar論文のPDFをダウンロードします。Args: paperid: Semantic Scholar論文ID。次のいずれかの形式の論文識別子: - Semantic Scholar ID（例: "649def34f8be52c8…"）
  • read_semantic_paper Semantic Scholar論文を読み取り、テキストコンテンツを抽出します。Args: paperid: Semantic Scholar論文ID。次のいずれかの形式の論文識別子: - Semantic Scholar ID（例: …）
  • search_crossref CrossRefデータベースから学術論文を検索します。CrossRefは学術コンテンツとメタデータに永続的識別子（DOI）を提供する学術インフラ機関です。
  • get_crossref_paper_by_doi DOIを指定してCrossRefから特定の論文を取得します。Args: doi: デジタルオブジェクト識別子（例: '10.1038/nature12373'）。
  • download_crossref CrossRef論文のPDFダウンロードを試行します。Args: paperid: CrossRef DOI（例: '10.1038/nature12373'）。savepath: PDFを保存するディレクトリ（デフォルト: './downloads'）。
  • read_crossref_paper CrossRef論文の読み取りとテキストコンテンツの抽出を試行します。Args: paperid: CrossRef DOI（例: '10.1038/nature12373'）。

選んだ理由 · #3 · スコア 80

  • 人気 (41%)84
  • 信頼 (29%)80
  • 会員評価今週は未反映
  • 検索需要 (18%)54
  • 検索・AI概要での評判 (12%)100

出典: Smithery · 59,106 uses · 月間検索数 100 · 初選定 2026-10-20

信頼チェック

  • – 元カタログで認証
  • ✓ 公式MCPレジストリに登録
  • ✓ 自前のホームページ
  • ✓ すぐ接続できるサーバー
  • ✓ 十分な説明

選定基準を見る →

作者の方へ:READMEにバッジを付ける

[![ListeningMind pick](https://daas.listeningmind.ai/badge/mcps/x-mcp-adamamer20-paper-search-mcp-openai.svg)](https://daas.listeningmind.ai/en/catalog/mcps/x-mcp-adamamer20-paper-search-mcp-openai)

買い方

人が買うとき

リマをチャージして使った分だけ差し引きます(1リマ = 10円、1リマ単位)。現在チャージは相談で承ります。チャージの相談 · m-support@listeningmind.com

エージェントが買うとき

エージェントは提供元の方法で接続します。ListeningMindのリマ決済は、提供元が登録・連携すると使えます。

評価 ·

    まだ評価がありません。

    評価できる人: 会員なら誰でも。何を試したかを一行で書いていただくと、確認後に公開します. 名前は最初の一文字だけ表示されます。もう一度残すと前の評価を置き換えます。

    よくある質問

    Paper Search MCPサーバーとは何ですか？

    arXivやPubMedなどの主要リポジトリから学術論文を検索し取得します。Smitheryに登録された項目で、ListeningMind.AIが毎週選ぶ厳選リストで3位（スコア80）です。

    Paper Search MCPサーバーはどう導入しますか？

    ターミナルで npx -y @smithery/cli install adamamer20/paper-search-mcp-openai --client claude を実行するとClaude Desktopに接続されます。Cursorは --client cursor にします。

    APIキーは必要ですか？

    提供元の登録情報に必須の設定値はありません。

    どんなツールがありますか？

    25個です：search, fetch, search_arxiv, search_pubmed, search_biorxiv, search_medrxiv, search_google_scholar, search_iacr, download_arxiv, download_pubmed, download_biorxiv, download_medrxiv。

    料金はいくらですか？

    無料で接続 · 提供元の料金は別。 利用料は提供元の基準で別途かかる場合があります。

    信頼して使えますか？

    通過したチェック：公式MCPレジストリに登録, 自前のホームページ, すぐ接続できるサーバー, 十分な説明。初めて使うサーバーやリポジトリは中身を確認してから接続してください。